一旦我们考虑到这些因素（用技术构造主义者的模式工作，对改变我们所选领域的发展趋势和实践保持敏锐关注)，我们很可能会对伴随Mendeley新跟踪系统而来的“效率”多加思量。很有可能，它为一个小问题提供了很好的解决办法，同时却加剧了这一路上的许多更为宏大的问题。
若是以看似普遍、永恒的科学发现为基础，量化方案就变得更棘手了。指引公共政策的知识体系往往不稳定，不完整；它们的结论(尤其是以量化形式表达的时候)大多包含着成百上千的脚注和限制条件，人们可以对它详加研究，以便找回公式和数字处理过程中损失的复杂元素。在日常生活中，就算我们忽视这些脚注，也能够度日。就算我们完全不知道测量温度的系统是怎么来的，建立在怎样的简化之上，光知道室外温度，基本上就足够我们判断该穿多少衣服了。在这个例子里，输入-输出关系非常简单（温度太低，我们会感冒；温度太高，会热得人难受），所以才能如此大刀阔斧地删减数据。这不是什么太高深的科学。
但靠自我跟踪赋予灵感的解决方案主义新前沿，可绝非什么简单直白的东西。就拿相对显得比较简单的节食来说吧。吃高卡路里的食物会变胖，吃低卡路里的食物会变苗条。这个理论非常简单，出于这个原因，计算我们饮食中所含卡路里的各种网站和应用程序也就大行其道了。有一款名叫“膳食速拍”(MealSnap)的智能手机应用程序，能让你把盘子里的食物照下来，并据此估算它所含的卡路里。另一款智能手机应用程序“食物扫描器”(FoodScanner)，能让您拍摄食品包装上的条形码，进而识别食品，传送它所包含的卡路里数字及其他营养信息。“餐厅卡路里计数器”包含了来自100多家知名连锁餐厅的1.5万个食物项目，方便我们计算外出就餐时摄入的热量。
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枝术至死